Claude-Code

/init로 만든 AGENTS.md는 왜 성능을 깎을까: 최소 컨텍스트와 계층형 운영 전략

AI
Intro 에이전트 도입 초기에 많은 팀이 /init로 AGENTS.md를 만들고 그대로 저장합니다. 겉보기에는 “에이전트 온보딩"처럼 보이지만, Addy Osmani의 2026년 글은 반대로 묻습니다. 정말 도움이 되는 문맥은 무엇이고, 어떤 문맥은 오히려 탐색 비용과 추론 비용만 늘리는가? 이 글은 원문의 핵심 주장과 원문에서 인용한 연구들을 함께 묶어, AGENTS.md를 “많이 쓰는 파일"이 아니라 “정밀하게 관리하는 운영 레이어"로 다루는 방법을 정리합니다. 더보기

Awesome Claude Skills 생태계 완전 가이드 — 2026년 스킬·훅·오케스트레이터 카탈로그

AI
2026년 2월 현재, Claude Code의 Skills 생태계는 폭발적으로 성장했다. Anthropic 공식 17개 스킬, Microsoft의 129개 Azure SDK 스킬, Trail of Bits의 22개 보안 전문 스킬, OpenAI의 27개 크로스 플랫폼 스킬, 그리고 수백 개의 커뮤니티 스킬이 등장했다. 여기에 9개 이상의 오케스트레이터, 15개 훅 이벤트, 슬래시 커맨드, Status Line 확장까지 — 이제 Claude Code는 단순한 AI 코딩 도구를 넘어 하나의 개발 플랫폼 생태계로 진화하고 있다. 더보기

Claude Code 9개월 실전기: 계획 주도 워크플로우가 AI 코딩의 품질을 바꾸는 이유

AI
AI 코딩 도구를 쓰는 대부분의 개발자는 프롬프트를 입력하고, 에러를 고치고, 반복합니다. 하지만 Boris Tane은 Claude Code를 약 9개월간 주력 개발 도구로 사용하면서 전혀 다른 패턴에 도달했습니다. 핵심 원칙은 단 하나입니다: 검토하고 승인한 서면 계획이 있기 전까지는 절대 코드를 작성하지 않는다. 이 계획과 실행의 분리가 낭비되는 노력을 방지하고, 아키텍처 결정의 통제권을 유지하며, 최소한의 토큰으로 훨씬 나은 결과를 만들어낸다고 합니다. 더보기

Antigravity 기반 멀티 LLM 오케스트레이션: GPT·Claude Code·Codex를 한 워크플로우로 묶는 방법

Automation
여러 LLM을 “각자 잘 쓰는 것"과 “팀처럼 같이 일하게 만드는 것"은 완전히 다른 문제입니다. 이번 영상은 Antigravity를 중심으로 GPT, Claude Code, Codex(그리고 내부 Gemini)를 동시에 돌리며, 뉴스 수집부터 지표 대시보드까지 이어지는 멀티 에이전트 실행 구조를 보여 줍니다. 핵심은 모델 성능 비교가 아니라 역할 분해 + 오케스트레이션 설계입니다. (영상 근거) 더보기

CLAUDE.md 지워야 할까?: 컨텍스트 파일이 에이전트 성능을 떨어뜨리는 이유와 실무 대응

AI
“CLAUDE.md를 열심히 쓰면 에이전트가 더 똑똑해질 것"이라는 직관은 꽤 강합니다. 하지만 영상에서 소개된 논의는 반대 방향의 경고를 던집니다. 핵심은 컨텍스트 파일의 존재 자체가 아니라, 현재 작업과 무관한 지시가 상시 주입되는 구조가 탐색 비용과 추론 비용을 밀어 올릴 수 있다는 점입니다. 더보기